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中国人工智能如何弯道超车追赶发达国家?

导读: 目前我国人工智能的研究积累与发达国家差距不大,该如何发展才能弯道超车超越发达国家是个值得深思的问题。

  2016年初,一场“人机大战”成为万众瞩目的焦点,谷歌Alpha Go大胜世界围棋冠军李世石,更是引发激烈讨论。尽管这场世纪大战硝烟散尽,但Alpha Go的精彩表现让由此引发的人工智能热潮不减反增。在这股热潮下,很多行业都开始向人工智能演进,人工智能时代已经悄然到来,而人工智能也将极大地提升和扩展人类的能力边界,对促进技术创新、提升国家竞争优势,乃至推动人类社会发展产生深远影响。

  我国人工智能正在向通用应用过度

  纵观国内的人工智能产业发展,在整个产业链上主要由“基础技术”、“人工智能技术”和“人工智能应用”三个核心环节构成。从这三个方面,我们可以看到国内人工智能产业的发展脉络,可以对人工智能的应用进行解析。

  人工智能的基础技术主要依赖于云计算技术和大数据技术。在这方面,国内市场的规模是巨大的。产业界对待云计算技术和大数据技术已不同于早期单纯地学习、模仿的业务模式,而是越来越务实地接纳它,不断挖掘其中蕴藏的巨大价值,并依据服务性质的不同,构建出人工智能的基础平台。

  这些平台从基础设施、平台服务、软件应用服务等层面,为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供了基础的后台保障和实现前提。例如,云创大数据推出的深度学习一体机,就是在大数据基础上推出的人工智能平台,有助于研究者迅速深入到人工智能的核心领域。

  人工智能技术专注于模式识别、机器学习和人机交互三个方面。模式识别偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理,如语音识别、人脸识别等。机器学习覆盖了从通用人工智能应用到专用人工智能应用的大多数领域,如计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、DNA测序等。人机交互既包括了人与系统的语音交互,也包含了人与机器人实体的物理交互。

  国内人工智能技术在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域。其中的代表企业包括科大讯飞、百度、阿里巴巴、腾讯、旷视科技、格灵深瞳等。

  人工智能应用则涉及到专用应用和通用应用两个方面。其中,专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数应用,包括各领域的人脸识别、语音识别、智能机器人等方面。而通用型应用则侧重于智能家居、智能农业、智能医疗等领域的通用解决方案。目前,国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过度的发展阶段。

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